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#42
summarized by : eikai
どんな論文か？
骨格ベースの行動認識において新しい手法（AdaSGN）を開発した．骨格の関節の入力数を適応的に制御することで、推論プロセスの計算コストを削減し，さらに各サンプルの最適なモデルサイズを適応的に選択して、精度と効率のトレードオフを改善した．従来は固定されたモデルのため，冗長な計算があった．
新規性
１．最適な節の数にするため，また最適なサイズにするために変換行列をかける過程を設けた．
２．軽いpolicy networkを導入した．その際，フォワード過程とバックプロパゲーション過程において離散的で微分不可能な部分が出てくるため，それを解決するためにStraight-Through (ST) Gumbel Estimatorを導入した．
結果
NTU-60,NTU-120,SHRECという３つのなデータセットで実験を行い，従来のSGNと比較して同等かそれ以上の性能を示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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